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dc.contributor.advisorFriedrich, Markus (Prof. Dr.-Ing.)de
dc.contributor.authorMandir, Eileende
dc.date.accessioned2012-10-15de
dc.date.accessioned2016-03-31T07:19:53Z-
dc.date.available2012-10-15de
dc.date.available2016-03-31T07:19:53Z-
dc.date.issued2012de
dc.identifier.isbn978-3-9810573-3-1de
dc.identifier.other372183417de
dc.identifier.urihttp://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bsz:93-opus-77600de
dc.identifier.urihttp://elib.uni-stuttgart.de/handle/11682/487-
dc.identifier.urihttp://dx.doi.org/10.18419/opus-470-
dc.description.abstractIntelligent traffic management has been the means to utilize existing capacities on overloaded road networks for quite some time. In recent years traffic information has become more and more important. The increasing popularity of navigation systems as well as the growing availability of current travel times makes it possible to provide a vast number of car drivers with traffic state information via onboard navigation devices or dynamic roadside traffic signs. The first part of this work analyses drivers’ acceptance of traffic information and compliance with route guidance today on the basis of an empirical study of almost 300 car commuters in the greater Munich area over a period of eight weeks. An analysis of the collected data reveals that traffic information is not only used for route guidance in case of needing directions but it is also used rather frequently on everyday trips, such as from home to work. Today, the level of drivers’ information on potential alternative routes and current travel times is based on incomplete as well as temporally delayed information and thus is greatly dependent on the driver’s own knowledge of historical daytime-dependent travel times in the road network. In the second part of this work econometric choice models are presented based on the collected GPS trajectories as well as questionnaire data using Maximum-Likelihood estimation. These choice models identify the variables influencing route and departure time choice. Special focus is given to the influence of traffic reports received via radio, route guidance via navigation devices or via dynamic roadside traffic signs, traffic state information displayed as Level-of-Service map on navigation devices, and travel time information on dynamic roadside traffic signs. The analysis of over 16,000 trips shows that survey participants have a strong preference towards their usual main route. Besides the current travel time, traffic information via radio or via Level-of-Service map has the strongest influence on the choice to divert from the main route. The probability of diverting to an alternative route is equal for a 5-minute increase in travel time as for 6 kilometres of congestion or 10 kilometres of minor delays when the information is broadcast over the radio or displayed through the Level-of-Service map. The evaluation of the questionnaire shows the influence of current travel time information on departure time choice. The results greatly depend on the flexibility of the working hours of the decision maker. For a usual commuting distance of 30 kilometres, persons with flexible working hours show a willingness to change their usual departure time by 15 minutes for a 10-minute travel time reduction, whereas persons with fixed working hours are willing to change their departure time for a 25-minute travel time reduction. The third part of this work includes modelling concepts to determine the potential of traffic information to reduce the transport time expenditure as well as fuel consumption in the entire survey area. Therefore, a comparison of today’s traffic situation with a state with perfect information and a system-optimal state from the transport planning perspective is performed. The separate models of route and departure time choice are integrated within a macroscopic traffic assignment model. Optimization of route choice by providing all drivers with perfect information on current travel times reduces the transport time expenditure by 4% in the morning peak hour. A substantially larger reduction of almost 8%, and thus close to a system-optimal state, is achieved by perfect information on the optimal departure time which causes a temporal distribution of the travel demand. The empirical analysis within this work and the route and departure time choice models based thereon determine impacts of traffic information in the study area of Munich today as well as possibly in the future. The results show the potential of traffic information for the optimization of traffic flows in road networks. Furthermore, this work provides an important contribution to model-based decision guidance for practitioners in optimizing traffic management strategies as well as for politicians deciding on future investments in information infrastructure and technologies.en
dc.description.abstractVerkehrsleitsysteme sind seit geraumer Zeit ein weitverbreitetes Mittel zur Ausnutzung vorhandener Kapazitätsreserven in überlasteten Straßennetzen. In den vergangenen Jahren gewinnt dabei die Verkehrsinformation verstärkt an Bedeutung. Sowohl die zunehmende Verbreitung von Navigationsgeräten, als auch die steigende Verfügbarkeit von aktuellen Reisezeiten ermöglichen die Versorgung einer wachsenden Anzahl von Pkw-Fahrern mit Verkehrslageinformationen durch Navigationsgeräte oder durch straßenseitige dynamische Beschilderung. Der erste Teil dieser Arbeit analysiert die heutige Nutzung und Akzeptanz von Verkehrsinformation anhand einer empirischen Untersuchung von fast 300 Pkw-Pendlern im Großraum München über einen Zeitraum von acht Wochen. Die erhobenen Daten zeigen, dass Verkehrsinformation bereits heute nicht nur zur reinen Zielführung bei fehlender Ortskenntnis sondern auch auf alltäglichen Wegen zum Beispiel zum Arbeitsplatz häufig genutzt wird. Die Informiertheit der Autofahrer über potentielle Alternativrouten und aktuelle Reisezeiten basiert heute auf teils lückenhaften und zeitverzögerten Verkehrslageinformationen und ist stark abhängig von der eigenen Kenntnis der historischen tageszeitabhängigen Reisezeiten im Straßennetz. Im zweiten Teil der Arbeit werden auf Basis erhobener GPS-Trajektorien und durchgeführten Befragungen ökonometrische Entscheidungsmodelle zur Abbildung der Einflussgrößen auf das Routen- und Abfahrtszeitwahlverhalten mittels Log-Likelihood-Methode bestimmt. Untersucht werden mögliche Einflüsse von Verkehrsmeldungen, die über den Verkehrsfunk empfangen werden können, Routenempfehlungen per Navigationsgerät oder über straßenseitige dynamische Beschilderung, Verkehrslagedarstellung als Level-of-Service-Karte im Navigationsgerät und Reisezeitinformation auf dynamischen Anzeigen entlang der Straße. Die Analyse von über 16.000 Ortsveränderungen zeigt eine starke Präferenz der Probanden zu ihrer üblichen Hauptroute. Den größten Einfluss auf die Änderung der Routenwahl haben, neben der aktuellen Reisezeit, Verkehrsinformationen durch den Verkehrsfunk und die Level-of-Service-Karte. Dabei bewirkt eine Reisezeiterhöhung von 5 Minuten dieselbe Wahrscheinlichkeit zum Verlassen der Hauptroute wie die Meldung von 6 Kilometer Stau bzw. von 10 Kilometer stockendem Verkehr im Verkehrsfunk oder über die Level-of-Service-Karte. Die Auswertung der Befragung zeigt den Einfluss von Information über aktuelle Reisezeiten auf das Abfahrtszeitwahlverhalten. Die Ergebnisse sind stark abhängig von der Flexibilität des jeweiligen Arbeitszeitverhältnisses der Probanden. Für übliche Pendlerdistanzen von 30 Kilometern zeigen Personen mit flexiblen Arbeitszeiten eine Bereitschaft zum Wechseln ihrer üblichen Abfahrtszeit um 15 Minuten ab einer Reisezeitersparnis von 10 Minuten. Personen mit festen Arbeitszeiten verschieben hingegen erst ab einer Reisezeitersparnis von 25 Minuten ihre übliche Abfahrtszeit um 15 Minuten. Der dritte Teil der Arbeit umfasst modelltheoretische Ansätze zur Ermittlung der Potentiale von Verkehrsinformation auf die Reduktion der netzweiten Reisezeiten und Kraftstoffverbräuche im gesamten Untersuchungsraum. Es erfolgt eine Gegenüberstellung der heutigen Situation mit einem Zustand bei perfekter Information und einem verkehrsplanerisch systemoptimalen Zustand. Hierzu werden die Einzelmodelle der Routen- und Abfahrtszeitwahl in einem makroskopischen Verkehrsumlegungsmodell integriert. Die Optimierung der Routenwahl durch perfekte Information aller Pkw-Fahrer über aktuelle Reisezeiten, ergibt eine Reduktion der netzweiten Reisezeit von 4% in der morgendlichen Spitzenstunde. Eine deutlich größere Reduktion der netzweiten Reisezeit von knapp 8% und damit nahe am theoretisch möglichen Optimum ist durch die perfekte Information über den optimalen Abfahrtszeitpunkt und eine dadurch bedingte zeitliche Verlagerung der Verkehrsnachfrage möglich. Die empirischen Untersuchungen und darauf basierende Modelle zur Prognose der Routen- und Abfahrtszeitwahl ermitteln die heutigen Wirkungen und zukünftigen Potentiale von Verkehrsinformation im Untersuchungsraum München. Die Ergebnisse machen deutlich, welche Bedeutung Verkehrsinformation für die Optimierung der Verkehrsströme im Straßenverkehr hat. Damit ist eine Basis für modellbasierte Entscheidungshilfen zur Optimierung der Verkehrslenkungsstrategien von Verkehrsleitzentralen als auch zur Investition in zukunftsträchtige Informationstechnologien geschaffen.de
dc.language.isoende
dc.relation.ispartofseriesVeröffentlichungen aus dem Institut für Straßen- und Verkehrswesen;44de
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessde
dc.subject.classificationVerkehrsinformation , Diskrete Entscheidung , Wegewahlde
dc.subject.ddc620de
dc.subject.otherAbfahrtszeitwahl , Befolgungsgrad , Level-of-Service , Verkehrsbeeinflussungde
dc.subject.otherroute choice , departure time , discrete choice models , traffic information , routingen
dc.titlePotential of traffic information to optimize route and departure time choiceen
dc.title.alternativePotentiale von Verkehrsinformation zur Optimierung der Routen- und Abfahrtszeitwahlde
dc.typedoctoralThesisde
ubs.dateAccepted2012-07-04de
ubs.fakultaetFakultät Bau- und Umweltingenieurwissenschaftende
ubs.institutInstitut für Straßen- und Verkehrswesende
ubs.opusid7760de
ubs.publikation.typDissertationde
ubs.schriftenreihe.nameVeröffentlichungen aus dem Institut für Straßen- und Verkehrswesende
ubs.thesis.grantorFakultät Bau- und Umweltingenieurwissenschaftende
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